我们为x轴选择一个分类列，为y轴(花瓣长度)选择一个数值列，我们看到它创建了一个为每个分类列取平均值的图。...sns.lineplot(x='petal_length',y='petal_width',data=data) 5、小提琴图 小提琴图可以表示数据的密度，数据的密度越大的区域越胖。...计数图是一种分类图，它显示了分类变量的每个类别中观测值的计数。...它创建了一个坐标轴网格，这样所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。对角线图是单变量分布图，它绘制了每列数据的边际分布。...cat图(分类图的缩写)是Seaborn中的定制的一种图，它可以可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。
具体图表类型，包含条形图、散点图、直方图、折线图、小提琴图、箱线图、热力图、点图、密度图、计数图、分簇散点图、特征图、Facet Grid、联合分布图、分类图。 首先使用pip安装Seaborn。...柱状图 柱状图通常被用于表示分类变量，它只显示平均值(或其他参数值)。 为了使用这个图，为x轴选择一个分类列(物种)，为y轴选择一个数值列(花瓣长度)。...小提琴图 小提琴图表示数据的密度，类似于散点图，并像箱线图一样表示分类数据。 数据的密度越大的区域越胖。小提琴形状表示数据的核密度估计，形状在每个点的宽度表示该点的数据密度。...特征图 特征图可视化了数据集中变量之间的两两关系。 创建了一个坐标轴网格，将所有数值数据点将在彼此之间创建一个图，在x轴上具有单列，y轴上具有单行。...在上面的图表中，中间区域绘制了散点图，边侧则是密度图。 15. 分类图 cat图(分类图缩写)是Seaborn中的一种图表，可以用来可视化数据集中一个或多个分类变量与连续变量之间的关系。
绘图说明： 图1：单变量tip的箱型图； 图2：按类别变量time分组后的箱型图； 图3：根据smoker类别变量，对图2中每组再次分组的结果，共有4组箱型图。...绘图说明： 图1：普通箱型图； 图2：分类分布图：stripplot 图3：无重叠分类分布图：swarmplot； 图4：小提琴图与swarmplot的结合效果； 连续变量VS连续变量 scatterplot...高阶绘图函数 catplot seaborn.catplot 是一个将分类图绘制到FacetGrid上图级别接口。..., 作用是按照分类变量划分整个网格为多行或多列。...# 按照smoker拆分为多行，按照sex拆分多多列，类型选择swarm sns.catplot(x="time", y="tip", data=tips, row="smoker", col="sex
本篇是《Seaborn系列》文章的第4篇-分类图。...分类图 分类图catplot() 解析： catplot() 分类图(它是下面8种图的接口，下面八种图表均可通过指定kind参数来绘制) 1.stripplot() 分类散点图 2.swarmplot(...) 能够显示分布密度的分类散点图 3.boxplot() 箱图、盒形图 4.violinplot() 小提琴图 5.boxenplot() 增强箱图 6.pointplot() 点图 7.barplot...exercise = sns.load_dataset("exercise") """ 案例3：根据col分类，以列布局绘制多列图 设置col，根据指定的col的变量名，以列的形式显示(eg.col='...diet',则在列的方向上显示，显示图的数量为diet列中对值去重后的数量) """ sns.catplot(x="time", y="pulse", hue="kind",col="diet", data
Relplot:用于创建关系图 Displot:用于创建分布图 Catplot:用于创建分类图 这3个函数提供了一个图形级的界面，用于创建和定制不同类型的图。...kde图创建了给定变量(即列)的核密度估计值，因此我们得到概率分布的估计值。我们可以通过将kind参数设置为“kde”来创建kde图。...Catplot 使用catplot函数创建分类图，如箱形图、条形图、带状图、小提琴图等。总共有8个不同的分类图可以使用catplot函数生成。 箱形图用中位数和四分位数表示变量的分布。...我们还可以创建一个条形图来检查不同产品线的单价。与使用方框不同，条形图用一个点表示每个数据点。因此，它就像数字和分类变量的散点图。 让我们为branch和total列创建一个条形图。...catplot功能下的另一种类型是小提琴图。这是一种plto和kde的组合。因此，它提供了一个变量分布的概述。 例如，我们可以为前面示例中的strip plot所使用的列创建小提琴图。
小提琴图 该函数是用来绘制箱形图和核密度估计组合图。...小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似，它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布，我们可以通过观察来比较这些分布。...与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。...("tips") """ 案例2： 绘制一个按分类变量分组的垂直小提琴图 """ sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.show(...as plt sns.set(style="whitegrid") # 读取数据 tips = sns.load_dataset("tips") """ 案例6： 通过设置scale='count'，按每个箱子中的观察次数来缩放小提琴宽度
用分类数据绘图 抖动图 Hue图 箱线图 小提琴图 Pointplot 在上面的小节中，我们了解了如何使用不同的视图表示来显示多个变量之间的关系。我们绘制了两个数值变量之间的关系图。...在本节中，我们将看到两个变量之间的关系。例子中的数据是已分类的(分为不同的组)。 我们将使用seaborn库的catplot()函数来绘制分类数据图。...使用seaborn绘制小提琴图 我们也可以通过使用小提琴图来不同地表示上述变量。...小提琴图结合了箱线图和核密度估计程序，以提供更丰富的值分布描述。四分位数值显示在小提琴内部。当色调语义参数是二值时，我们还可以拆分小提琴，这也可能有助于节省绘图空间。...让我们看一下具有不同值色调的小提琴图。
上半篇我们主要使用matplotlib来进行柱状图、散点图、饼图折线图等的绘制，下半篇主要使用seaborn来进行箱线图、小提琴图、分簇散点图、热力图等的绘制。本文是下半篇，上半篇链接在这里。...小提琴图 小提琴图结合了箱线图与核密度估计图的特点，它表征了在一个或多个分类变量情况下，连续变量数据的分布并进行了比较，它是一种观察多个数据分布有效方法。...我们可以清楚地看到有一部分电系宝可梦的攻击力在60左右，小提琴图有明显的膨胀部分；而岩石系的宝可梦的攻击力分布较为平均，小提琴图呈长窄形状。...根据小提琴图我们似乎可以得出一代目的神兽实力最为强劲，三代目的非神兽实力则更优。 热力图 这里采用热力图来可视化数据各列之间的相关性。...swarmplot()可以自己实现对数据分类的展现，也可以作为箱线图、小提琴图的一种补充，用来显示所有结果以及基本分布情况。
计数图 计数图根据某个类别列自动对数据点进行计数，并将数据显示为条形图。这在分类问题中非常有用，在分类问题中，要查看各种类的大小是否相同。...但是，由于这不是分类数据，并且只有一个分类列，因此决定使用它。 seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时，发现缺少许多元数据信息。...上图中的蓝线定义了密度的分布。 小提琴图 在与seaborn合作之前，经常在各种文章中看到这些看起来很怪异的情节，并且想知道它们是什么。...然后了解了它们，发现它们是小提琴图，与箱形图非常相似，并根据密度描绘了宽度以反映数据分布。在Seaborn中，创建小提琴图只是一个命令。...plt.figure(figsize = (12, 8)) sns.heatmap(dataset.corr(), annot = True) Seaborn的热图 尽管整个图很有用，但可以从查看最后一列开始
seaborn[1]没有直接枚举各种图的接口，而是抽象为了四种relplot、regplot、catplot及distplot，分别对应：数据关联、回归、分类变量和数据分布。...catplot参数： •data、x、y：分别对应数据集、x轴对应值、y轴对应值，x会默认是一个分类变量，不是连续的数值；•hue：色调，将数据列映射到颜色；•orient：水平方向还是垂直方向上的分类...”, “violin”, “boxen”} 8种可选，是目前四大接口里支持最多的，可分为三类：分类散点图、分类变量分布图和分类变量估计图；各种有对应的plot一级接口，例如 .catplot(x,y,data...小提琴图比起箱线图，更好地利用宽度的变化来展现在同一个y处数据点的分布，绘制的形状像一个小提琴因此叫小提琴图(violin)。...同样的数据列，绘制为小提琴图效果如下： sns.catplot(x='time',y='tip',data=tips,kind='violin') kind='point'绘制包含置信区间的点+折线图
分类图表之 violinplot() 小提琴图 我们仍然使用diamonds数据集，看一看在不同的切割水平下价格的分布 sns.violinplot(x='cut',y='price',data=sns.load_dataset...仍然只需要指定x,y,data三个参数就可以画出一幅基本的小提琴图。...关于小提琴图的解释，这里有篇博客就写的很好： 小提琴图其实是箱线图与核密度图的结合，箱线图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，通过小提琴图可以知道哪些位置的密度较高。...stripplot() 散点图 (kind=‘strip’)(默认) swarmplot() 散点图（能够显示密度分布，看着像小提琴图）(kind=‘swarm’) 分类分布图 boxplot(...) 箱图 (kind=‘box’) violinplot() 小提琴图 (kind=‘violin’) boxenplot() 增强型箱图 (kind=‘boxen’) 分类估计图 pointplot
，用于添加多子图的行和列）实现更多的分类回归关系。...clustermap 在heatmap的基础上，clustermap进一步挖掘各行数据间的相关性，并逐一按最小合并的原则进行聚类，给出了聚类后的热力图： ---- 分类数据 1....散点图 分类数据散点图接口主要用于当一列数据是分类变量时。相比于两列数据均为数值型数据，可以想象分类数据的散点图将会是多条竖直的散点线。...violinplot 小提琴图，相当于boxplot+kdeplot，即在标准箱线图的基础上增加了kde图的信息，从而可更为直观的查看数据分布情况。...catplot catplot=category+plot，用其实现分类条件下小提琴图。
seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots 总结 本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是分类绘图...在seaborn中，有几种不同的方法来可视化涉及分类数据的关系。类似于relplot()和scatterplot()或lineplot()之间的关系，有两种方法来创建这些图。...实际上在seaborn中有两种不同的分类散点图，第一种是stripplot()，stripplot()是catplot()中默认的“kind”，它使用的方法是用少量的随机“抖动jitter”来调整点在分类轴上的位置...(分类图目前不支持大小或样式语义)。每个不同的分类绘图函数都以不同的方式处理色调语义。...kind="violin") （小提琴图） boxenplot() (with kind="boxen") （为更大的数据集绘制增强的箱形图。）
seaborn.violinplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, bw='scott', cut=2...None, linewidth=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, ax=None, **kwargs) 它显示了定量数据在一个（或多个）分类变量的多个层次上的分布...x, y：DataFrame中的列名（str）或向量数据 hue：DataFrame中的列名字符串数组，按照列名中的值形成分类的小提琴图 data：DataFrame或者数组 order, hue_order...，只传入data的时候使用） width：float，宽度（比例） split：将split设置为true则绘制分拆的violinplot以比较经过hue拆分后的两个量： scale_hue：bool，...scale：该参数用于缩放每把小提琴的宽度，有“area”, “count”, “width”三种方式 cut：float，距离，以带宽大小为单位，以控制小提琴图外壳延伸超过内部极端数据点的密度。
，用于添加多子图的行和列）实现更多的分类回归关系。...clustermap 在heatmap的基础上，clustermap进一步挖掘各行数据间的相关性，并逐一按最小合并的原则进行聚类，给出了聚类后的热力图： ? ---- 分类数据 ? 1....散点图 分类数据散点图接口主要用于当一列数据是分类变量时。相比于两列数据均为数值型数据，可以想象分类数据的散点图将会是多条竖直的散点线。...violinplot 小提琴图，相当于boxplot+kdeplot，即在标准箱线图的基础上增加了kde图的信息，从而可更为直观的查看数据分布情况。...catplot catplot=category+plot，用其实现分类条件下小提琴图。 ?
本文借助Plotly Express提供的几个样例库进行密度图、小提琴图、箱线图、地图、趋势图，还有用于实现数据预探索的各种关系图、直方图等基本图形的实现。...plotly介于seaborn和pyechart之间，在表达丰富度形式上优于seaborn，在定制化程度上高于pyechart。...box' 箱线图, 'violin' 小提琴图, or 'histogram'直方图。...# 如果设置，则在主图上方绘制一个水平子图，以可视化x分布。 # marginal_y–地毯、盒子、小提琴或柱状图中的一种。 # 如果设置，则在主图的右侧绘制一个垂直子图，以显示y分布。...="box", marginal_y="violin") fig.show() df = px.data.iris() # 所有花卉，x轴为箱线图，y轴为小提琴图,颜色以鸢尾花类型分类 fig =
我已经展示了用于查找 sepal_width 和 sepal_length 列的密度的图。 如果仔细观察图表，我们会发现总面积被分成了无数个六边形。每个六边形覆盖特定区域。我们注意到六边形有颜色变化。...所以它是正态分布的。 5、小提琴图(Violin Plot) 小提琴图与箱线图相关。我们能从小提琴图中获得的另一个信息是密度分布。简单来说就是一个结合了密度分布的箱线图。我们将其与箱线图进行比较。...让我们看看小提琴图的可视化 import seaborn as sns sns.violinplot(data=df, y="sepal_width") 我们还可以通过传递名称来绘制不同物种的小提琴图...等来绘制小提琴图。...点图是一种通过上图中显示的点的位置来表示数值变量集中趋势的方法，误差条表示变量的不确定性（置信区间）[4]。绘制线图是为了比较不同分类值的数值变量的变异性 [4]。
统计功能增强：Seaborn提供了许多额外的统计功能，使得数据探索更加方便。例如，你可以使用Seaborn轻松地绘制分布图、拟合回归线、绘制核密度图等。...多变量数据可视化：Seaborn提供了一些强大的工具来可视化多变量数据。你可以使用Seaborn绘制矩阵图、热力图、聚类图等，以揭示不同变量之间的关系和模式。...分布图sns.displot 箱型图sns.boxplot 小提琴图sns.violin 热力图sns.heatmap 聚类热图sns.clustermap 分类图sns.catplot 多图网格sns.FaceGrid...",y="tip",hue="day") plt.show() 图片 交换x和y的位置，变成水平小提琴图： In 57: # 交换x和y的位置 sns.violinplot(data=tips, y...sns.catplot 分类图方法sns.catplot主要是通过kind参数来指定生成不同的图形，其作用等效于对应的函数： kind="box"：boxplot kind="violin"：violinplot
Seaborn是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn能做出很具有吸引力的图，而使用matplotlib就能制作具有更多特色的图。...Seaborn和Pandas的API配合的很好，使用DataFrame/Series的数据就可以绘图 Seaborn绘制单变量图 直方图 使用sns.distplot创建直方图 使用sns.distplot...，然后消除重叠的图，使曲线下的面积为1来创建的 计数图（条形图） 计数图和直方图很像，直方图通过对数据分组描述分布，计数图是对离散变量（分类变量）计数。 ...小提琴图能显示与箱线图相同的值 小提琴图把"箱线"绘成核密度估计，有助于保留数据的更多可视化信息 成对关系 当大部分数据是数值时，可以使用pairplot函数把所有成对关系绘制出来 pairplot...如果想在图中包含更多信息，可以使用颜色、大小和形状来区分它们 通过颜色区分 使用violinplot函数时，可以通过hue参数按性别（sex）给图着色 可以为“小提琴”的左右两半着不同颜色，用于区分性别
Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图，应该把Seaborn视为matplotlib的补充...() 分类散点图 swarmplot() 能够显示分布密度的分类散点图 boxplot() 箱图 violinplot() 小提琴图 boxenplot() 增强箱图 pointplot() 点图 barplot...#显示每个数据集的线性回归结果,xy变量,col,hue定义数据子集变量,可以把它看作分类绘图依据 #data数据,col_wap列变量,ci置信区间,palette调色板,height高度,scatter_kws...步骤： 1、实例化对象 2、map，映射到具体的 seaborn 图表类型 3、添加图例 #按数据子集构造直方图 sns.set(style="darkgrid") tips = sns.load_dataset...catplot 分类图表的接口，通过指定kind参数可以画出下面的八种图 stripplot() 分类散点图 swarmplot() 能够显示分布密度的分类散点图 boxplot() 箱图 violinplot
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